1 Recursos computacionais

Sistema Operacional:

paste(Sys.info()[1:3], collapse = " ")
[1] "Linux 3.10.0-693.17.1.el7.x86_64 #1 SMP Thu Jan 25 20:13:58 UTC 2018"

Processadores:

parallel::detectCores()
[1] 12

Memória:

if(Sys.info()[1]=="Windows") paste(round(memory.limit()/1024,1),"Gb") else cat(system("free -h", intern = TRUE), sep='\n')
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            31G         20G        4.8G        895M        6.1G        9.5G
Swap:           15G        4.4G         11G

Linguagem:

R.version.string
[1] "R version 3.4.3 (2017-11-30)"

Pacotes R:

packages <- c("ggplot2", "gridExtra", "GGally", "dplyr", "tidyr", "parallel")
loaded <- suppressWarnings(sapply(packages, require, character.only=TRUE, warn.conflicts=FALSE, quietly=TRUE))
if(!all(loaded)) {
    missingPackages <- packages[loaded==FALSE]
    message("Installing package(s) ", paste(missingPackages, collapse=", "))
    install.packages(missingPackages, dependencies = TRUE)
    installed <- suppressWarnings(sapply(missingPackages, require, character.only=TRUE, warn.conflicts=FALSE, quietly=TRUE))
    if(!all(installed)) stop("Package(s) not installed: ", paste(missingPackages[installed==FALSE], collapse=", "))
    
}
packageVersions <- sapply(packages, function(x) paste0(as.character(packageVersion(x)), collapse="."))
noquote(packageVersions)
  ggplot2 gridExtra    GGally     dplyr     tidyr  parallel 
    2.2.1       2.3     1.4.0     0.7.4     0.7.2     3.4.3 

2 Importação, organização e validação dos dados

Importando dados brutos dos níveis federal, estadual, municipal e o dicionário de dados

colNames <- toupper(iconv(c("pais", unlist(read.csv2("federal.csv", stringsAsFactors=F, header=F, nrows=1)[-1])), to="ASCII//TRANSLIT"))
federal <- read.csv2("federal.csv", encoding = "UTF-8",
                     colClasses = c("character", "factor", rep("numeric",232)), header=F, skip=1,
                     col.names = colNames)
estadual <- read.csv2("estadual.csv", encoding = "UTF-8",
                      colClasses = c(rep("factor",3),rep("numeric", 232)))
names(estadual) <- toupper(iconv(names(estadual), to="ASCII//TRANSLIT"))
municipal <- read.csv2("municipal.csv", encoding = "UTF-8",
                       colClasses=c(rep("factor",2),rep("character",3),rep("numeric", 232)))
names(municipal) <- toupper(iconv(names(municipal), to="ASCII//TRANSLIT"))
dicionario <- read.csv2("dicionario.csv", encoding = "UTF-8")
names(dicionario) <- toupper(iconv(names(dicionario), to="ASCII//TRANSLIT"))
cat("federal: ", nrow(federal), " registros de", length(federal), "variáveis\n")
federal:  3  registros de 234 variáveis
cat("estadual: ", nrow(estadual), " registros de", length(estadual), "variáveis\n")
estadual:  81  registros de 235 variáveis
cat("municipal: ", nrow(municipal), " registros de", length(municipal), "variáveis\n")
municipal:  16695  registros de 237 variáveis
cat("dicionário: ", nrow(dicionario), " registros de", length(dicionario), "variáveis\n")
dicionário:  237  registros de 7 variáveis

Foram adicionadas siglas alfabéticas e nomes para as unidades da federação e regiões brasileiras reorganizando os dados de forma mais adequada a gráficos e análises.

uf <- unique(estadual[, 2:3])
uf$UFS <- factor(c("RO", "AC", "AM", "RR", "PA", "AP", "TO", "MA", "PI", "CE", "RN", "PB", "PE", "AL", "SE", "BA", "MG", "ES", "RJ", "SP", "PR", "SC", "RS", "MS", "MT", "GO", "DF"))
uf$REGIAO <- factor(c(rep("N",7), rep("NE", 9), rep("SE", 4), rep("S", 3), rep("CO", 4)))
uf$REGIAON <- factor(c(rep("Norte",7), rep("Nordeste", 9), rep("Sudeste", 4), rep("Sul", 3), rep("Centro-Oeste", 4)))
estadual <- left_join(estadual, uf, by="UF", suffix=c("","y"))[, c(1:3,237:239,4:235)]
municipal <- left_join(municipal, uf, by="UF")[, c(1:2,238:241,3:237)]
dicionario$SIGLA <- toupper(gsub(" ","",dicionario$SIGLA))

Dados municipais ausentes por ano

municipal %>%
    group_by(ANO) %>%
    filter_all(any_vars(is.na(.))) %>%
    select_if(funs(any(is.na(.)))) %>%
    summarise_all(funs(sum(is.na(.)))) %>%
    gather(VARIAVEL, REGISTROS, -ANO) %>%
    spread(ANO, REGISTROS) %>%
    left_join(dicionario, by=c("VARIAVEL"="SIGLA")) %>%
    select(c(1,5,2,3)) %>%
    knitr::kable()
VARIAVEL NOME.CURTO 1991 2000
CPR % de trabalhadores por conta própria - 18 anos ou mais 5565 0
EMP % de empregadores - 18 anos ou mais 5565 0
P_AGRO % dos ocupados no setor agropecuário - 18 anos ou mais 5565 0
P_COM % dos ocupados no setor comércio - 18 anos ou mais 5565 0
P_CONSTR % dos ocupados no setor de construção - 18 anos ou mais 5565 0
P_EXTR % dos ocupados no setor extrativo mineral - 18 anos ou mais 5565 0
P_FORMAL Grau de formalização dos ocupados - 18 anos ou mais 5565 0
P_FUND % dos ocupados com fundamental completo - 18 anos ou mais 5565 0
P_MED % dos ocupados com médio completo - 18 anos ou mais 5565 0
P_SERV % dos ocupados no setor serviços - 18 anos ou mais 5565 0
P_SIUP % dos ocupados no SIUP - 18 anos ou mais 5565 0
P_SUPER % dos ocupados com superior completo - 18 anos ou mais 5565 0
P_TRANSF % dos ocupados na indústria de transformação - 18 anos ou mais 5565 0
PAREDE % de pessoas em domicílios com paredes inadequadas 5565 0
PEA PEA - 10 anos ou mais 5565 0
PEA1014 PEA - 10 a 14 anos 5565 0
PEA1517 PEA - 15 a 17 anos 5565 0
PEA18M PEA - 18 anos ou mais 5565 0
PIA População de 10 anos ou mais 5565 0
PIA1014 População de 10 a 14 anos 5565 0
PIA1517 População de 15 a 17 anos 5565 0
PIA18M População de 18 anos ou mais 5565 0
REN0 % dos ocupados sem rendimento - 18 anos ou mais 5565 0
REN1 % dos ocupados com rendimento de até 1 s.m. - 18 anos ou mais 5565 0
REN2 % dos ocupados com rendimento de até 2 s.m. - 18 anos ou mais 5565 0
REN3 % dos ocupados com rendimento de até 3 s.m. - 18 anos ou mais 5565 0
REN5 % dos ocupados com rendimento de até 5 s.m. - 18 anos ou mais 5565 0
RENOCUP Rendimento médio dos ocupados - 18 anos ou mais 5565 5565
T_ATIV Taxa de atividade - 10 anos ou mais 5565 0
T_ATIV1014 Taxa de atividade - 10 a 14 anos 5565 0
T_ATIV1517 Taxa de atividade - 15 a 17 anos 5565 0
T_ATIV1824 Taxa de atividade - 18 a 24 anos 5565 0
T_ATIV18M Taxa de atividade - 18 anos ou mais 5565 0
T_ATIV2529 Taxa de atividade - 25 a 29 anos 5565 0
T_CRIFUNDIN_TODOS % de crianças em domicílios em que ninguém tem fundamental completo 5565 0
T_DES Taxa de desocupação - 10 anos ou mais 5565 0
T_DES1014 Taxa de desocupação - 10 a 14 anos 5565 0
T_DES1517 Taxa de desocupação - 15 a 17 anos 5565 0
T_DES1824 Taxa de desocupação - 18 a 24 anos 5565 0
T_DES18M Taxa de desocupação - 18 anos ou mais 5565 0
T_DES2529 Taxa de desocupação - 25 a 29 anos 5565 0
T_FORA4A5 % de crianças de 4 a 5 anos fora da escola 5565 0
T_FREQ0A3 % de 0 a 3 anos na escola 5565 0
T_FREQ4A5 % de 4 a 5 anos na escola 5565 0
T_FREQ4A6 % de 4 a 6 anos na escola 5565 0
T_FREQFUND45 % de 4 a 5 anos no fundamental 5565 0
T_FUNDIN18MINF % de pessoas de 18 anos ou mais sem fundamental completo e em ocupação informal 5565 0
T_NESTUDA_NTRAB_MMEIO % de pessoas de 15 a 24 anos que não estudam nem trabalham e são vulneráveis à pobreza. 5565 0
T_OCUPDESLOC_1 % de pessoas vulneráveis à pobreza e que gastam mais de uma hora até o trabalho 5565 0
THEILTRAB Índice de Theil-L dos rendimentos do trabalho - 18 anos ou mais 5565 0
TRABCC % de empregados com carteira - 18 anos ou mais 5565 0
TRABPUB % de trabalhadores do setor público - 18 anos ou mais 5565 0
TRABSC % de empregados sem carteira - 18 anos ou mais 5565 0

Total de municípios por unidade da federação e por ano

municipal %>% group_by(ANO, UFN) %>% summarise(TOTAL=n()) %>% spread(key = ANO, value = TOTAL) %>% as.data.frame()
                   UFN 1991 2000 2010
1                 Acre   22   22   22
2              Alagoas  102  102  102
3                Amapá   16   16   16
4             Amazonas   62   62   62
5                Bahia  417  417  417
6                Ceará  184  184  184
7     Distrito Federal    1    1    1
8       Espírito Santo   78   78   78
9                Goiás  246  246  246
10            Maranhão  217  217  217
11         Mato Grosso  141  141  141
12  Mato Grosso do Sul   78   78   78
13        Minas Gerais  853  853  853
14                Pará  143  143  143
15             Paraíba  223  223  223
16              Paraná  399  399  399
17          Pernambuco  185  185  185
18               Piauí  224  224  224
19      Rio de Janeiro   92   92   92
20 Rio Grande do Norte  167  167  167
21   Rio Grande do Sul  496  496  496
22            Rondônia   52   52   52
23             Roraima   15   15   15
24      Santa Catarina  293  293  293
25           São Paulo  645  645  645
26             Sergipe   75   75   75
27           Tocantins  139  139  139

Total de municípios por região e por ano

municipal %>% group_by(ANO, REGIAON) %>% summarise(TOTAL=n()) %>% spread(key = ANO, value = TOTAL) %>% as.data.frame()
       REGIAON 1991 2000 2010
1 Centro-Oeste  466  466  466
2     Nordeste 1794 1794 1794
3        Norte  449  449  449
4      Sudeste 1668 1668 1668
5          Sul 1188 1188 1188

Total de pessoas por ano, gênero, área rural e urbana, total geral e diferenças

municipal %>% group_by(ANO) %>%
    summarise_at(vars(PESOTOT, MULHERTOT, HOMEMTOT, PESORUR, PESOURB), sum) %>%
    mutate(DIFERENCA_SEXO = PESOTOT-MULHERTOT-HOMEMTOT, DIFERENCA_AREA = PESOTOT-PESORUR-PESOURB) %>%
    select(ANO, PESOTOT, MULHERTOT, HOMEMTOT, DIFERENCA_SEXO, PESORUR, PESOURB, DIFERENCA_AREA) %>% as.data.frame()
   ANO   PESOTOT MULHERTOT HOMEMTOT DIFERENCA_SEXO  PESORUR   PESOURB DIFERENCA_AREA
1 1991 146825963  74340865 72485612           -514 35834955 110991030            -22
2 2000 169799041  86223197 83576003           -159 31845071 137953975             -5
3 2010 190755799  97348809 93406990              0 29830007 160925792              0

Recalculo do IDHM e seus sub-índices IDHM_E, IDHM_L, IDHM_R

recalculado <- municipal %>%
    mutate(I_ESCOLARIDADE2 = round(T_FUND18M / 100, 3),
           I_FREQ_PROP2 = round( ((T_FREQ5A6 + T_FUND11A13 + T_FUND15A17 + T_MED18A20) / 4) / 100, 3),
           IDHM_E2 = round( ( I_ESCOLARIDADE2 * I_FREQ_PROP2 ^ 2 ) ^ (1/3) , 3),
           IDHM_L2 = round( (ESPVIDA - 25) / (85 - 25), 3),
           IDHM_R2 = round( (log(RDPC) - log(8)) / (log(4033)- log(8)), 3),
           IDHM2 = round( (IDHM_E2 * IDHM_L2 * IDHM_R2) ^ (1/3), 3)) %>%
    select(ANO, UFN, MUNICIPIO, I_ESCOLARIDADE, I_ESCOLARIDADE2, I_FREQ_PROP, I_FREQ_PROP2, IDHM_E, IDHM_E2, IDHM_L, IDHM_L2, IDHM_R, IDHM_R2, IDHM, IDHM2)

Totais de municípios com divergência no recálculo do IDHM e suas proporções, por UF e ano

divergentes <- recalculado %>%
    filter(I_ESCOLARIDADE != I_ESCOLARIDADE2 |
               I_FREQ_PROP != I_FREQ_PROP2 |
               IDHM_E != IDHM_E2 |
               IDHM_L != IDHM_L2 |
               IDHM_R != IDHM_R2)
cbind(table(divergentes$UFN, divergentes$ANO),
      round(table(divergentes$UFN, divergentes$ANO) / table(municipal$UFN, municipal$ANO),2))
                    1991 2000 2010 1991 2000 2010
Acre                   0    6    5 0.00 0.27 0.23
Alagoas               17   12    9 0.17 0.12 0.09
Amapá                  1    0    1 0.06 0.00 0.06
Amazonas              16    8    6 0.26 0.13 0.10
Bahia                 60   84   53 0.14 0.20 0.13
Ceará                 24   39   32 0.13 0.21 0.17
Distrito Federal       0    0    1 0.00 0.00 1.00
Espírito Santo        19    6   12 0.24 0.08 0.15
Goiás                 29   31   34 0.12 0.13 0.14
Maranhão              36   35   28 0.17 0.16 0.13
Mato Grosso           27   44   18 0.19 0.31 0.13
Mato Grosso do Sul    13   13    8 0.17 0.17 0.10
Minas Gerais         138  103  107 0.16 0.12 0.13
Pará                  13   25   18 0.09 0.17 0.13
Paraíba               27   33   27 0.12 0.15 0.12
Paraná                43   59   50 0.11 0.15 0.13
Pernambuco            24   14   37 0.13 0.08 0.20
Piauí                 34   28   21 0.15 0.12 0.09
Rio de Janeiro        12   15   15 0.13 0.16 0.16
Rio Grande do Norte   18   30   32 0.11 0.18 0.19
Rio Grande do Sul     62   64   78 0.12 0.13 0.16
Rondônia              10    4    6 0.19 0.08 0.12
Roraima                3    3    1 0.20 0.20 0.07
Santa Catarina        28   43   42 0.10 0.15 0.14
São Paulo            116   70   96 0.18 0.11 0.15
Sergipe                9   21    9 0.12 0.28 0.12
Tocantins             22   17   17 0.16 0.12 0.12

3 Análise Exploratória

3.1 População

grid.arrange(layout_matrix=rbind(c(1,2,2,2), c(3)), heights=c(1,2), top = "População",
             ggplot(federal, aes(ANO, PESOTOT/1e6, group=ANO)) +
                 labs(x="Ano", y="População (milhões)") + geom_col(),
             ggplot(estadual, aes(REGIAO, PESOTOT/1e6, fill=REGIAO)) +
                 labs(x="Região", y="População (milhões)", fill="Região") + geom_col() +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=.~ANO),
             ggplot(estadual, aes(UFN, PESOTOT/1e6, fill=REGIAO)) + 
                 labs(x="Unidade da Federação", y="População (milhões)") + geom_col(show.legend = FALSE) +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=ANO~.))

3.2 Expectativa de vida

grid.arrange(layout_matrix=rbind(c(1,2,2,2), c(3)), heights=c(1,2), top = "Expectativa de vida",
             ggplot(federal, aes(ANO, ESPVIDA, group=ANO)) +
                 labs(x="Ano", y="Expectativa de vida (anos)") + geom_col(),
             municipal %>% group_by(ANO, REGIAO) %>%
                 summarise(ESPVIDA = sum(ESPVIDA*PESOTOT)/sum(PESOTOT)) %>%
                 ggplot(aes(REGIAO, ESPVIDA, fill=REGIAO)) +
                 labs(x="Região", y="Expectativa de vida (anos)\n(média ponderada)", fill="Região") + geom_col() +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=.~ANO),
             ggplot(estadual, aes(UFN, ESPVIDA, fill=REGIAO)) +
                 labs(x="Unidade da Federação", y="Expectativa de vida (anos)") + geom_col(show.legend = FALSE) +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=ANO~.))

3.3 Renda per capita

grid.arrange(layout_matrix=rbind(c(1,2,2,2), c(3)), heights=c(1,2), top = "Renda per capita",
             ggplot(federal, aes(ANO, RDPC, group=ANO)) +
                 labs(x="Ano", y="Renda per capita (R$)") + geom_col(),
             municipal %>% group_by(ANO, REGIAO) %>%
                 summarise(RDPC = sum(RDPC*PESOTOT)/sum(PESOTOT)) %>%
                 ggplot(aes(REGIAO, RDPC, fill=REGIAO)) +
                 labs(x="Região", y="Renda per capita (R$)\n(média ponderada)", fill="Região") + geom_col() +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=.~ANO),
             ggplot(estadual, aes(UFN, RDPC, fill=REGIAO)) +
                 labs(x="Unidade da Federação", y="Renda per capita (R$)") + geom_col(show.legend = FALSE) +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=ANO~.))

3.4 Expectativa de anos de estudo

grid.arrange(layout_matrix=rbind(c(1,2,2,2), c(3)), heights=c(1,2), top = "Expectativa de anos de estudo",
             ggplot(federal, aes(ANO, E_ANOSESTUDO, group=ANO)) +
                 labs(x="Ano", y="Expectativa de estudo (anos)") + geom_col(),
             municipal %>% group_by(ANO, REGIAO) %>%
                 summarise(RDPC = sum(E_ANOSESTUDO*PESOTOT)/sum(PESOTOT)) %>%
                 ggplot(aes(REGIAO, RDPC, fill=REGIAO)) + 
                 labs(x="Região", y="Expectativa de estudo (anos)\n(média ponderada)", fill="Região") + geom_col() +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=.~ANO),
             ggplot(estadual, aes(UFN, E_ANOSESTUDO, fill=REGIAO)) + 
                 labs(x="Unidade da Federação", y="Expectativa de estudo (anos)") + geom_col(show.legend = FALSE) +
                 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + facet_grid(facets=ANO~.))

3.5 Dispersão da fecundidade e longevidade por unidade da federação

ggplot(estadual, aes(FECTOT, ESPVIDA)) +
    labs(title="Fecundidade X Longevidade por unidade da federação",
         x="Taxa de Fecundidade (média de filhos por mulher)",
         y="Expectativa de vida (anos)", size="População", color="Região") +
    geom_point(aes(size=PESOTOT, color=REGIAO)) +
    geom_text(aes(label=UFS), size=3, hjust=0, vjust=0) +
    facet_grid(facets=.~ANO) + geom_smooth(method="loess", color="black", size=.5, se = FALSE)

3.6 Dispersão dos sub-índices do IDHM: Educação, Renda e Longevidade

ggplot(estadual, aes(IDHM_E, IDHM_R)) +
    labs(title="IDHM: Educação X Renda", size="População", color="Região") +
    geom_point(aes(size=PESOTOT, color=REGIAO)) +
    geom_text(aes(label=UFS), size=3, hjust=0, vjust=0) +
    facet_grid(facets=.~ANO) + geom_smooth(method="loess", color="black", size=.5, se = FALSE)

ggplot(estadual, aes(IDHM_E, IDHM_L)) +
    labs(title="IDHM: Educação X Longevidade", size="População", color="Região") +
    geom_point(aes(size=PESOTOT, color=REGIAO)) +
    geom_text(aes(label=UFS), size=3, hjust=0, vjust=0) +
    facet_grid(facets=.~ANO) + geom_smooth(method="loess", color="black", size=.5, se = FALSE)

ggplot(estadual, aes(IDHM_R, IDHM_L)) +
    labs(title="IDHM: Renda X Longevidade", size="População", color="Região") +
    geom_point(aes(size=PESOTOT, color=REGIAO)) +
    geom_text(aes(label=UFS), size=3, hjust=0, vjust=0) +
    facet_grid(facets=.~ANO) + geom_smooth(method="loess", color="black", size=.5, se = FALSE)

3.7 Gráficos de pares segmentados por categorias de variáveis

São utilizados os dados de 2010.

municipal2010 <- filter(municipal, ANO=="2010") %>% select(-ANO)
gglower <- function(data, mapping, point=list(), smooth=list(), ...) {
    ggplot(data = data, mapping = mapping, ...) +
        do.call(geom_point, point) +
        do.call(geom_smooth, smooth)
}
ggp <- function(data, ...) {
    ggpairs(data, progress=FALSE,
            lower=list(combo = wrap("facethist", bins=30),
                       continuous = wrap(gglower, point=list(size=1), smooth=list(method="loess", color="red"))), ...)
}

3.7.1 Demografia e saúde

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="demografia e saúde", c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
ESPVIDA Esperança de vida ao nascer Número médio de anos que as pessoas deverão viver a partir do nascimento, se permanecerem constantes ao longo da vida o nível e o padrão de mortalidade por idade prevalecentes no ano do Censo.
FECTOT Taxa de fecundidade total Número médio de filhos que uma mulher deverá ter ao terminar o período reprodutivo (15 a 49 anos de idade).
MORT1 Mortalidade infantil Número de crianças que não deverão sobreviver ao primeiro ano de vida em cada 1000 crianças nascidas vivas.
MORT5 Mortalidade até 5 anos de idade Probabilidade de morrer entre o nascimento e a idade exata de 5 anos, por 1000 crianças nascidas vivas.
RAZDEP Razão de dependência Razão de dependência é medida pela razão entre o número de pessoas com 14 anos ou menos e de 65 anos ou mais de idade (população dependente) e o número de pessoas com idade de 15 a 64 anos (população potencialmente ativa) multiplicado por 100.
SOBRE40 Probabilidade de sobrevivência até 40 anos Probabilidade de uma criança recém-nascida viver até os 40 anos, se permanecerem constantes ao longo da vida o nível e o padrão de mortalidade por idade prevalecentes no ano do Censo.
SOBRE60 Probabilidade de sobrevivência até 60 anos Probabilidade de uma criança recém-nascida viver até os 60 anos, se permanecerem constantes ao longo da vida o nível e o padrão de mortalidade por idade prevalecentes no ano do Censo.
T_ENV Taxa de envelhecimento Razão entre a população de 65 anos ou mais de idade e a população total multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Demografia e saúde")

Variáveis selecionadas: ESPVIDA, FECTOT, RAZDEP, T_ENV

3.7.2 Educação

3.7.2.1 Expectativa de anos de estudo e grau de analfabetismo

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="educação" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("expectativa de anos de estudo", "grau de analfabetismo"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
E_ANOSESTUDO Expectativa de anos de estudo Número médio de anos de estudo que uma geração de crianças que ingressa na escola deverá completar ao atingir 18 anos de idade, se os padrões atuais se mantiverem ao longo de sua vida escolar.
T_ANALF11A14 Taxa de analfabetismo - 11 a 14 anos Razão entre a população de 11 a 14 anos de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_ANALF15A17 Taxa de analfabetismo - 15 a 17 anos Razão entre a população de 15 a 17 anos de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_ANALF15M Taxa de analfabetismo - 15 anos ou mais Razão entre a população de 15 anos ou mais de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_ANALF18A24 Taxa de analfabetismo - 18 a 24 anos Razão entre a população de 18 a 24 anos de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_ANALF18M Taxa de analfabetismo - 18 anos ou mais Razão entre a população de 18 anos ou mais de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_ANALF25A29 Taxa de analfabetismo - 25 a 29 anos Razão entre a população de 25 a 29 anos de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_ANALF25M Taxa de analfabetismo - 25 anos ou mais Razão entre a população de 25 anos ou mais de idade que não sabe ler nem escrever um bilhete simples e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Educação: Expectativa de anos de estudo e grau de analfabetismo")

Variáveis selecionadas: E_ANOSESTUDO, T_ANALF11A14, T_ANALF15A17, T_ANALF15M, T_ANALF18A24, T_ANALF18M, T_ANALF25A29, T_ANALF25M

3.7.2.2 Expectativa de anos de estudo e grau de escolaridade

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="educação" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("expectativa de anos de estudo", "grau de escolaridade"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
E_ANOSESTUDO Expectativa de anos de estudo Número médio de anos de estudo que uma geração de crianças que ingressa na escola deverá completar ao atingir 18 anos de idade, se os padrões atuais se mantiverem ao longo de sua vida escolar.
T_FUND11A13 % de 11 a 13 anos nos anos finais do fundamental ou com fundamental completo Razão entre a população de 11 a 13 anos de idade que frequenta os quatro anos finais do fundamental (do 6º ao 9º ano desse nível de ensino) ou que já concluiu o fundamental e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND12A14 % de 12 a 14 anos nos anos finais do fundamental ou com fundamental completo Razão entre a população de 12 a 14 anos de idade que frequenta os quatro anos finais do fundamental (do 6º ao 9º ano desse nível de ensino) ou que já concluiu o fundamental e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND15A17 % de 15 a 17 anos com fundamental completo Razão entre a população de 15 a 17 anos de idade que concluiu o ensino fundamental, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND16A18 % de 16 a 18 anos com fundamental completo Razão entre a população de 16 a 18 anos de idade que já concluiu o ensino fundamental em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND18A24 % de 18 a 24 anos com fundamental completo Razão entre a população de 18 a 24 anos de idade que concluiu o ensino fundamental, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND18M % de 18 anos ou mais com fundamental completo Razão entre a população de 18 anos ou mais de idade que concluiu o ensino fundamental, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND25M % de 25 anos ou mais com fundamental completo Razão entre a população de 25 anos ou mais de idade que concluiu o ensino fundamental, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_MED18A20 % de 18 a 20 anos com médio completo Razão entre a população de 18 a 20 anos de idade que já concluiu o ensino médio em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 18 a 20 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_MED18A24 % de 18 a 24 anos com médio completo Razão entre a população de 18 a 24 anos de idade que concluiu o ensino médio, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Foram consideradas como tendo concluído o ensino médio as pessoas frequentando a 4ª série desse nível.
T_MED18M % de 18 anos ou mais com médio completo Razão entre a população de 18 anos ou mais de idade que concluiu o ensino médio, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Foram consideradas como tendo concluído o ensino médio as pessoas frequentando a 4ª série desse nível.
T_MED19A21 % de 19 a 21 anos com médio completo Razão entre a população de 19 a 21 anos de idade que já concluiu o ensino médio em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 19 a 21 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_MED25M % de 25 anos ou mais com médio completo Razão entre a população de 25 anos ou mais de idade que concluiu o ensino médio, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Foram consideradas como tendo concluído o ensino médio as pessoas frequentando a 4ª série desse nível.
T_SUPER25M % de 25 anos ou mais com superior completo Razão entre a população de 25 anos ou mais de idade que concluiu pelo menos a graduação do ensino superior e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Educação: Expectativa de anos de estudo e grau de escolaridade")

Variáveis selecionadas: T_FUND15A17, T_FUND16A18, T_FUND18A24, T_FUND18M T_FUND25M T_MED18A20, T_MED18A24 T_MED18M T_MED19A21 T_MED25M T_SUPER25M

3.7.2.3 Expectativa de anos de estudo e atraso idade-série

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="educação" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("expectativa de anos de estudo", "atraso idade-série"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
E_ANOSESTUDO Expectativa de anos de estudo Número médio de anos de estudo que uma geração de crianças que ingressa na escola deverá completar ao atingir 18 anos de idade, se os padrões atuais se mantiverem ao longo de sua vida escolar.
T_ATRASO_0_BASICO % de 6 a 17 anos no básico sem atraso Razão entre o número de pessoas de 6 a 17 anos frequentando o ensino básico regular seriado (fundamental + médio) sem atraso idade-série e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 5) - número da série frequentada], na qual o número da série frequentada é 10, 11 e 12 para as pessoas que frequentam a 1ª, a 2ª e a 3ª séries do ensino médio, respectivamente. Foram consideradas sem atraso não só as pessoas para as quais o resultado dessa fórmula foi igual a zero, mas também aquelas para as quais o resultado foi menor do que zero, ou seja, as pessoas com adiantamento idade-série. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_ATRASO_0_FUND % de 6 a 14 anos no fundamental sem atraso Razão entre o número de pessoas de 6 a 14 anos frequentando o ensino fundamental regular seriado sem atraso idade-série e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 5) - número da série frequentada] e foram consideradas sem atraso não só as pessoas para as quais o resultado dessa fórmula foi igual a zero, mas também aquelas para as quais o resultado foi menor do que zero, ou seja, as pessoas com adiantamento idade-série. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_ATRASO_0_MED % de 15 a 17 anos no médio sem atraso Razão entre o número de pessoas de 15 a 17 anos frequentando o ensino médio regular seriado sem atraso idade-série e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 14) - número da série frequentada] e foram consideradas sem atraso não só as pessoas para as quais o resultado dessa fórmula foi igual a zero, mas também aquelas para as quais o resultado foi menor do que zero, ou seja, as pessoas com adiantamento idade-série. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_ATRASO_1_BASICO % de 6 a 17 no básico com 1 ano de atraso Razão entre o número de pessoas de 6 a 17 anos frequentando o ensino básico regular seriado (fundamental + médio) com atraso idade-série de 1 ano e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 5) - número da série frequentada], na qual o número da série frequentada é 10, 11 e 12 para as pessoas que frequentam a 1ª, a 2ª e a 3ª séries do ensino médio, respectivamente. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_ATRASO_1_FUND % de 6 a 14 anos no fundamental com 1 ano de atraso Razão entre o número de pessoas de 6 a 14 anos frequentando o ensino fundamental regular seriado com atraso idade-série de 1 ano e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 5) - número da série frequentada]. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_ATRASO_1_MED % de 15 a 17 no médio com 1 ano de atraso Razão entre o número de pessoas de 15 a 17 anos frequentando o ensino médio regular seriado com atraso idade-série de 1 ano e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 14) - número da série frequentada]. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_ATRASO_2_BASICO % de 6 a 17 anos no básico com 2 anos ou mais de atraso Razão entre o número de pessoas de 6 a 17 anos frequentando o ensino básico regular seriado (fundamental + médio) com atraso idade-série de 2 anos ou mais e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 5) - número da série frequentada], na qual o número da série frequentada é 10, 11 e 12 para as pessoas que frequentam a 1ª, a 2ª e a 3ª séries do ensino médio, respectivamente. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_ATRASO_2_FUND % de 6 a 14 anos no fundamental com 2 anos ou mais de atraso Razão entre o número de pessoas de 6 a 14 anos frequentando o ensino fundamental regular seriado com atraso idade-série de 2 anos ou mais e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 5) - número da série frequentada]. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_ATRASO_2_MED % de 15 a 17 anos no médio com 2 anos de atraso Razão entre o número de pessoas de 15 a 17 anos frequentando o ensino médio regular seriado com atraso idade-série de 2 anos e o número total de pessoas nessa faixa etária frequentando esse nível de ensino multiplicado por 100. O atraso idade-série é calculado pela fórmula: [(idade - 14) - número da série frequentada]. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Educação: Expectativa de anos de estudo e atraso idade-série")

Variáveis selecionadas: T_ATRASO_0_MED, T_ATRASO_1_BASICO, T_ATRASO_1_FUND, T_ATRASO_1_MED, T_ATRASO_2_MED

3.7.2.4 Expectativa de anos de estudo e atendimento ou frequência simples

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="educação" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("expectativa de anos de estudo", "atendimento ou frequência simples"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
E_ANOSESTUDO Expectativa de anos de estudo Número médio de anos de estudo que uma geração de crianças que ingressa na escola deverá completar ao atingir 18 anos de idade, se os padrões atuais se mantiverem ao longo de sua vida escolar.
T_FREQ0A3 % de 0 a 3 anos na escola Razão entre a população de 0 a 3 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100. Dado não disponível para 1991.
T_FREQ11A14 % de 11 a 14 anos na escola Razão entre a população de 11 a 14 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ15A17 % de 15 a 17 anos na escola Razão entre a população de 15 a 17 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ18A24 % de 18 a 24 anos na escola Razão entre a população de 18 a 24 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ25A29 % de 25 a 29 anos na escola Razão entre a população de 25 a 29 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ4A5 % de 4 a 5 anos na escola Razão entre a população de 4 a 5 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ4A6 % de 4 a 6 anos na escola Razão entre a população de 4 a 6 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ5A6 % de 5 a 6 anos na escola Razão entre a população de 5 a 6 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ6 % de 6 anos na escola Razão entre a população de 6 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ6A14 % de 6 a 14 anos na escola Razão entre a população de 6 a 14 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQ6A17 % de 6 a 17 anos na escola Razão entre população de 6 a 17 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Estudo: Expectativa de anos de estudo e atendimento ou frequência simples")

Variáveis selecionadas: T_FREQ0A3, T_FREQ11A14, T_FREQ15A17, T_FREQ18A24, T_FREQ25A29, T_FREQ4A5, T_FREQ4A6, T_FREQ5A6, T_FREQ6, T_FREQ6A14, T_FREQ6A17

3.7.2.5 Expectativa de anos de estudo e frequência qualificada

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="educação" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("expectativa de anos de estudo", "frequência qualificada"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
E_ANOSESTUDO Expectativa de anos de estudo Número médio de anos de estudo que uma geração de crianças que ingressa na escola deverá completar ao atingir 18 anos de idade, se os padrões atuais se mantiverem ao longo de sua vida escolar.
T_FBBAS Taxa de frequência bruta ao básico Razão entre o número total de pessoas de qualquer idade frequentando o ensino básico (fundamental ou médio - regular ou seriado) e a população na faixa etária de 6 a 17 anos multiplicado por 100. As pessoas frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como tendo concluído esse nível de ensino. As pessoas de 6 anos ou mais frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_FBFUND Taxa de frequência bruta ao fundamental Razão entre o número total de pessoas de qualquer idade frequentando o ensino fundamental regular seriado e a população na faixa etária de 6 a 14 anos multiplicado por 100. As pessoas de 6 anos ou mais frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_FBMED Taxa de frequência bruta ao médio Razão entre o número total de pessoas de qualquer idade frequentando o ensino médio regular seriado e a população na faixa etária de 15 a 17 anos multiplicado por 100. As pessoas frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como tendo concluído esse nível de ensino.
T_FBPRE Taxa de frequência bruta à pré-escola Razão entre o número total de crianças de até 5 anos de idade (somente 5 anos em 1991) frequentando a pré-escola e a população nessa mesma faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 6 anos ou mais frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_FBSUPER Taxa de frequência bruta ao superior Razão entre o número total de pessoas de qualquer idade frequentando o ensino superior (graduação, especialização, mestrado ou doutorado) e a população na faixa etária de 18 a 24 anos multiplicado por 100.
T_FLBAS Taxa de frequência líquida ao básico Razão entre o número de pessoas na faixa etária de 6 a 17 anos frequentando o ensino básico (fundamental ou médio - regular ou seriado) e a população total dessa mesma faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 6 a 17 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental. As pessoas de 6 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_FLFUND Taxa de frequência líquida ao fundamental Razão entre o número de pessoas na faixa etária de 6 a 14 anos frequentando o ensino fundamental regular seriado e a população total dessa mesma faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 6 a 14 anos frequentando a pré-escola foram consideradas como se estivessem no 1º ano do ensino fundamental.
T_FLMED Taxa de frequência líquida ao médio Razão entre o número de pessoas na faixa etária de 15 a 17 anos frequentando o ensino médio regular seriado e a população total dessa mesma faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 15 a 17 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_FLPRE Taxa de frequência líquida à pré-escola Razão entre o número de pessoas na faixa etária de 4 e 5 anos (somente 5 anos em 1991) frequentando a pré-escola e a população total dessa mesma faixa etária multiplicado por 100.
T_FLSUPER Taxa de frequência líquida ao superior Razão entre o número de pessoas na faixa etária de 18 a 24 anos frequentando o ensino superior (graduação, especialização, mestrado ou doutorado) e a população total dessa mesma faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQFUND1517 % de 15 a 17 anos no fundamental Razão entre a população de 15 a 17 anos de idade frequentando o ensino fundamental regular seriado e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQFUND1824 % de 18 a 24 anos no fundamental Razão entre a população de 18 a 24 anos frequentando o ensino fundamental regular seriado e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQFUND45 % de 4 a 5 anos no fundamental Razão entre a população de 4 a 5 anos de idade frequentando o ensino fundamental regular seriado e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQMED1824 % de 18 a 24 anos no médio Razão entre a população de 18 a 24 anos frequentando o ensino médio regular seriado e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 18 a 24 anos frequentando a 4a. série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
T_FREQMED614 % de 6 a 14 anos no médio Razão entre a população de 6 a 14 anos de idade frequentando o ensino médio regular seriado e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FREQSUPER1517 % de 15 a 17 anos no superior Razão entre a população de 15 a 17 anos de idade frequentando o ensino superior (graduação, especialização, mestrado ou doutorado) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Estudo: Expectativa de anos de estudo e frequência qualificada")

Variáveis selecionadas: T_FBBAS, T_FBFUND, T_FBMED, T_FBPR, T_FBSUPER, T_FLBAS, T_FLFUND, T_FLMED, T_FLPRE, T_FLSUPER, T_FREQFUND1517, T_FREQFUND1824, T_FREQFUND45, T_FREQMED1824, T_FREQMED614, T_FREQSUPER1517

3.7.3 Habitação

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="habitação", c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
T_AGUA % da população em domicílios com água encanada Razão entre a população que vive em domicílios particulares permanentes com água canalizada para um ou mais cômodos e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. A água pode ser proveniente de rede geral, de poço, de nascente ou de reservatório abastecido por água das chuvas ou carro-pipa.
T_BANAGUA % da população em domicílios com banheiro e água encanada Razão entre a população que vive em domicílios particulares permanentes com água encanada em pelo menos um de seus cômodos e com banheiro exclusivo e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. A água pode ser proveniente de rede geral, de poço, de nascente ou de reservatório abastecido por água das chuvas ou carro-pipa. Banheiro exclusivo é definido como cômodo que dispõe de chuveiro ou banheira e aparelho sanitário.
T_DENS % da população em domicílios com densidade > 2 Razão entre a população que vive em domicílios particulares permanentes com densidade superior a 2 e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. A densidade do domicílio é dada pela razão entre o total de moradores do domicílio e o número total de cômodos usados como dormitório.
T_LIXO % da população em domicílios com coleta de lixo Razão entre a população que vive em domicílios com coleta de lixo e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. Estão incluídas as situações em que a coleta de lixo realizada diretamente por empresa pública ou privada, ou o lixo é depositado em caçamba, tanque ou depósito fora do domicílio, para posterior coleta pela prestadora do serviço. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes localizados em área urbana.
T_LUZ % da população em domicílios com energia elétrica Razão entre a população que vive em domicílios particulares permanentes com iluminação elétrica e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. Considera-se iluminação proveniente ou não de uma rede geral, com ou sem medidor.
AGUA_ESGOTO % de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequados Razão entre as pessoas que vivem em domicílios cujo abastecimento de água não provem de rede geral e cujo esgotamento sanitário não é realizado por rede coletora de esgoto ou fossa séptica e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes.
PAREDE % de pessoas em domicílios com paredes inadequadas Razão entre as pessoas que vivem em domicílios cujas paredes não são de alvenaria nem de madeira aparelhada e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes.
T_SLUZ % de pessoas em domicílios sem energia elétrica Razão entre as pessoas que vivem em domicílios sem energia elétrica e população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Habitação")

Variáveis selecionadas: T_AGUA, T_BANAGUA, T_DENS, T_LIXO, T_LUZ, AGUA_ESGOTO, PAREDE, T_SLUZ

3.7.4 Renda

3.7.4.1 Nível de renda e desigualdade

vars <- dicionario %>%
    filter(CATEGORIA=="renda" &
               SUBCATEGORIA %in% c("nível de renda", "desigualdade de renda") )%>% #& grepl("CORTE|GINI|RDPC|RIND|RMPOB|RPOB|THEIL", SIGLA)) %>%
    select(c(2,3,5))
knitr::kable(vars, row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
CORTE1 Renda per capita máxima do 1º quinto mais pobre Valor do 1º quintil da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, ou seja, valor máximo da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao quinto mais pobre dessa distribuição. Valores em reais de 01/agosto/2010.
CORTE2 Renda per capita máxima do 2° quinto mais pobre Valor do 2º quintil da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, ou seja, valor máximo da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao 2º quinto mais pobre dessa distribuição. Valores em reais de 01/agosto/2010.
CORTE3 Renda per capita máxima do 3° quinto mais pobre Valor do 3º quintil da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, ou seja, valor máximo da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao 3º quinto mais pobre dessa distribuição. Valores em reais de 01/agosto/2010.
CORTE4 Renda per capita máxima do 4°quinto mais pobre Valor do 4º quintil da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, ou seja, valor máximo da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao 4º quinto mais pobre dessa distribuição. Valores em reais de 01/agosto/2010.
CORTE9 Renda per capita mínima do décimo mais rico Valor do 9º decil da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, ou seja, valor mínimo da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao décimo mais rico dessa distribuição. Valores em reais de 01/agosto/2010.
GINI Índice de Gini Mede o grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Seu valor varia de 0, quando não há desigualdade (a renda domiciliar per capita de todos os indivíduos tem o mesmo valor), a 1, quando a desigualdade é máxima (apenas um indivíduo detém toda a renda).O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PREN10RICOS Percentual da renda apropriada pelos 10% mais ricos Percentual da renda total apropriada pelos indivíduos pertencentes ao décimo mais rico da distribuição dos indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PREN20 Percentual da renda apropriada pelos 20% mais pobres Percentual da renda total apropriada pelos indivíduos pertencentes ao quinto mais pobre da distribuição dos indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PREN20RICOS Percentual da renda apropriada pelos 20% mais ricos Percentual da renda total apropriada pelos indivíduos pertencentes ao quinto mais rico da distribuição dos indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PREN40 Percentual da renda apropriada pelos 40% mais pobres Percentual da renda total apropriada pelos indivíduos pertencentes aos dois quintos mais pobres da distribuição dos indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PREN60 Percentual da renda apropriada pelos 60% mais pobres Percentual da renda total apropriada pelos indivíduos pertencentes aos três quintos mais pobres da distribuição dos indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PREN80 Percentual da renda apropriada pelos 80% mais pobres Percentual da renda total apropriada pelos indivíduos pertencentes aos quatro quintos mais pobres da distribuição dos indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PRENTRAB % da renda proveniente de rendimentos do trabalho Participação percentual das rendas provenientes do trabalho (principal e outros) na renda total, considerando-se apenas as pessoas que vivem em domicílios particulares permanentes.
R1040 Razão 10% mais ricos / 40% mais pobres Medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda per capita média dos indivíduos pertencentes ao décimo mais rico dessa distribuição com a renda capita média dos indivíduos pertencentes aos dois quintos mais pobres. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
R2040 Razão 20% mais ricos / 40% mais pobres Medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda per capita média dos indivíduos pertencentes ao quinto mais rico dessa distribuição com a renda per capita média dos indivíduos pertencentes aos dois quintos mais pobres. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
RDPC Renda per capita Razão entre o somatório da renda de todos os indivíduos residentes em domicílios particulares permanentes e o número total desses indivíduos. Valores em reais de 01/agosto de 2010.
RDPC1 Renda per capita média do 1º quinto mais pobre Média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Valores em reais de 01/08/2010.
RDPC10 Renda per capita média do décimo mais rico Média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao décimo mais rico da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Valores em reais de 01/08/2010.
RDPC2 Renda per capita média do 2º quinto mais pobre Média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao 2º quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Valores em reais de 01/08/2010.
RDPC3 Renda per capita média do 3º quinto mais pobre Média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao 3º quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Valores em reais de 01/08/2010.
RDPC4 Renda per capita média do 4º quinto mais pobre Média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao 4º quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Valores em reais de 01/08/2010.
RDPC5 Renda per capita média do quinto mais rico Média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao quinto mais rico da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Valores em reais de 01/08/2010.
RDPCT Renda per capita , exceto renda nula Razão entre o somatório da renda domiciliar per capita de todos os indivíduos residentes em domicílios particulares permanentes com renda não-nula e o número total desses indivíduos. Valores em reais de 01/agosto de 2010.
RIND Renda per capita média dos extremamente pobres Média da renda domiciliar per capita das pessoas com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 70,00 mensais, a preços de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
RMPOB Renda per capita média dos pobres Média da renda domiciliar per capita das pessoas com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais, a preços de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
RPOB Renda per capita média dos vulneráveis à pobreza Média da renda domiciliar per capita das pessoas com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 255,00 mensais, a preços de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
THEIL Índice de Theil - L Mede a desigualdade na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, excluídos aqueles com renda domiciliar per capita nula. É o logaritmo da razão entre as médias aritmética e geométrica da renda domiciliar per capita dos indivíduos, sendo nulo quando não existir desigualdade de renda entre eles e tendente ao infinito quando a desigualdade tender ao máximo.
THEILTRAB Índice de Theil-L dos rendimentos do trabalho - 18 anos ou mais Mede a desigualdade na distribuição de indivíduos de 18 anos ou mais de idade ocupados, segundo o rendimento de todos os trabalhos, excluídos aqueles sem rendimento do trabalho. É o logaritmo da razão entre as médias aritmética e geométrica do rendimento dos indivíduos, sendo nulo quando não existir desigualdade de renda entre eles e tendente ao infinito quando a desigualdade tender ao máximo.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Renda: Nível de renda e desigualdade")

Variáveis selecionadas: CORTE1, CORTE2, CORTE3, CORTE4, CORTE9, GINI, PREN10RICOS, PREN20, PREN20RICOS, PREN40, PREN60, PREN80, PRENTRAB, R1040, R2040, RDPC, RDPC1, RDPC10, RDPC2, RDPC3, RDPC4, RDPC5, RDPCT, RIND, RMPOB, RPOB, THEILTRAB

3.7.4.2 Pobreza e desigualdade

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="renda" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("pobreza", "desigualdade de renda"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
GINI Índice de Gini Mede o grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Seu valor varia de 0, quando não há desigualdade (a renda domiciliar per capita de todos os indivíduos tem o mesmo valor), a 1, quando a desigualdade é máxima (apenas um indivíduo detém toda a renda).O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PIND % de extremamente pobres Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 70,00 mensais, em reais de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PINDCRI % de crianças extremamente pobres Proporção dos indivíduos com até 14 anos de idade que têm renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 70,00 mensais, em reais de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PMPOB % de pobres Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais, em reais de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PMPOBCRI % de crianças pobres Proporção dos indivíduos com até 14 anos de idade que têm renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais, em reais de agosto de 2010. O universo de indivíduos é limitado àqueles com até 14 anos e que vivem em domicílios particulares permanentes.
PPOB % de vulneráveis à pobreza Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 255,00 mensais, em reais de agosto de 2010, equivalente a 1/2 salário mínimo nessa data. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
PPOBCRI % de crianças vulneráveis à pobreza Proporção dos indivíduos com até 14 anos de idade que têm renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 255,00 mensais, em reais de agosto de 2010, equivalente a 1/2 salário mínimo nessa data. O universo de indivíduos é limitado àqueles com até 14 anos e que vivem em domicílios particulares permanentes.
R1040 Razão 10% mais ricos / 40% mais pobres Medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda per capita média dos indivíduos pertencentes ao décimo mais rico dessa distribuição com a renda capita média dos indivíduos pertencentes aos dois quintos mais pobres. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
R2040 Razão 20% mais ricos / 40% mais pobres Medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda per capita média dos indivíduos pertencentes ao quinto mais rico dessa distribuição com a renda per capita média dos indivíduos pertencentes aos dois quintos mais pobres. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
THEIL Índice de Theil - L Mede a desigualdade na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita, excluídos aqueles com renda domiciliar per capita nula. É o logaritmo da razão entre as médias aritmética e geométrica da renda domiciliar per capita dos indivíduos, sendo nulo quando não existir desigualdade de renda entre eles e tendente ao infinito quando a desigualdade tender ao máximo.
THEILTRAB Índice de Theil-L dos rendimentos do trabalho - 18 anos ou mais Mede a desigualdade na distribuição de indivíduos de 18 anos ou mais de idade ocupados, segundo o rendimento de todos os trabalhos, excluídos aqueles sem rendimento do trabalho. É o logaritmo da razão entre as médias aritmética e geométrica do rendimento dos indivíduos, sendo nulo quando não existir desigualdade de renda entre eles e tendente ao infinito quando a desigualdade tender ao máximo.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Renda: Pobreza e desigualdade")

Variáveis selelcionadas: PIND, PINDCRI, PMPOB, PMPOBCRI, PPOB, PPOBCRI, R1040, R2040

3.7.4.3 Caracterização dos ocupados

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="renda" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("caracterização dos ocupados"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
CPR % de trabalhadores por conta própria - 18 anos ou mais Razão entre o número de trabalhadores por conta própria de 18 anos ou mais de idade e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
EMP % de empregadores - 18 anos ou mais Razão entre o número de empregadores de 18 anos ou mais de idade e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_AGRO % dos ocupados no setor agropecuário - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas no setor agropecuário e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária.
P_COM % dos ocupados no setor comércio - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas no setor de comércio e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_CONSTR % dos ocupados no setor de construção - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas no setor de construção e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_EXTR % dos ocupados no setor extrativo mineral - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas no setor extrativo mineral e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_FORMAL Grau de formalização dos ocupados - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais formalmente ocupadas e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100. Foram considerados como formalmente ocupados os empregados com carteira de trabalho assinada, os militares do exército, da marinha, da aeronáutica, da polícia militar ou do corpo de bombeiros, os empregados pelo regime jurídico dos funcionários públicos, assim como os empregadores e trabalhadores por conta própria que eram contribuintes de instituto de previdência oficial.
P_FUND % dos ocupados com fundamental completo - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas que já concluíram o ensino fundamental (regular seriado, regular não seriado, EJA ou supletivo) e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_MED % dos ocupados com médio completo - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas que já concluíram o ensino médio (regular seriado, regular não seriado, EJA ou supletivo) e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100. Foram consideradas como já tendo concluído o médio aquelas pessoas que frequentavam a 4ª série desse nível de ensino.
P_SERV % dos ocupados no setor serviços - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas no setor de serviços e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_SIUP % dos ocupados no SIUP - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas nos setor de serviços industriais de utilidade pública e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100. Esse setor inclui as atividades constantes das seções D e E do CNAE DOM 2.0: geração, transmissão e distribuição de eletricidade e gás; captação, tratamento e distribuição de água; esgoto e atividades relacionadas; coleta, tratamento e disposição de resíduos e recuperação de materiais; descontaminação e outros serviços de gestão de resíduos.
P_SUPER % dos ocupados com superior completo - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas e que já concluíram a graduação do ensino superior e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
P_TRANSF % dos ocupados na indústria de transformação - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas na indústria de transformação e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
REN0 % dos ocupados sem rendimento - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas e sem rendimento do trabalho e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
REN1 % dos ocupados com rendimento de até 1 s.m. - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas e com rendimento mensal de todos os trabalhos inferior a 1 salário mínimo de julho de 2010 e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
REN2 % dos ocupados com rendimento de até 2 s.m. - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas e com rendimento mensal de todos os trabalhos inferior a 2 salários mínimos de julho de 2010 e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
REN3 % dos ocupados com rendimento de até 3 s.m. - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas e com rendimento mensal de todos os trabalhos inferior a 3 salários mínimos de julho de 2010 e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
REN5 % dos ocupados com rendimento de até 5 s.m. - 18 anos ou mais Razão entre o número de pessoas de 18 anos ou mais de idade ocupadas e com rendimento mensal de todos os trabalhos inferior a 5 salários mínimos de julho de 2010 e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
RENOCUP Rendimento médio dos ocupados - 18 anos ou mais Média dos rendimentos de todos os trabalhos das pessoas ocupadas de 18 anos ou mais de idade. Valores em reais de agosto de 2010.
TRABCC % de empregados com carteira - 18 anos ou mais Razão entre o número de empregados de 18 anos ou mais de idade com carteira de trabalho assinada e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
TRABPUB % de trabalhadores do setor público - 18 anos ou mais Razão entre o número de trabalhadores do setor público de 18 anos ou mais de idade e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100. Os trabalhadores do setor público incluem os empregados pelo regime jurídico dos funcionários públicos e os militares do exército, marinha, aeronáutica, polícia militar ou corpo de bombeiros.
TRABSC % de empregados sem carteira - 18 anos ou mais Razão entre o número de empregados de 18 anos ou mais de idade sem carteira de trabalho assinada e o número total de pessoas ocupadas nessa faixa etária multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Renda: Caracterização dos ocupados")

Variáveis selecionadas: CPR, EMP, P_AGRO, P_COM, P_CONSTR, P_EXTR, P_FORMAL, P_FUND, P_MED, P_SERV, P_SIUP, P_SUPER, P_TRANSF, REN0, REN1, REN2, REN3, REN5, RENOCUP, TRABCC, TRABPUB, TRABSC

3.7.5 População

3.7.5.1 Gênero masculino e faixa etária

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="população" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("gênero e faixa etária", "gênero") & grepl("HOME", dicionario$SIGLA), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
HOMEM0A4 População masculina de 0 a 4 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM10A14 População masculina de 10 a 14 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM15A19 População masculina de 15 a 19 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM20A24 População masculina de 20 a 24 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM25A29 População masculina de 25 a 29 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM30A34 População masculina de 30 a 34 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM35A39 População masculina de 35 a 39 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM40A44 População masculina de 40 a 44 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM45A49 População masculina de 45 a 49 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM50A54 População masculina de 50 a 54 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM55A59 População masculina de 55 a 59 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM5A9 População masculina de 5 a 9 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM60A64 População masculina de 60 a 64 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM65A69 População masculina de 65 a 69 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM70A74 População masculina de 70 a 74 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEM75A79 População masculina de 75 a 79 anos População nesta faixa etária e do sexo masculino
HOMEMTOT População residente masculina População total do sexo masculino
HOMENS80 População masculina com 80 anos e mais População nesta faixa etária e do sexo masculino
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "População: Gênero masculino e faixa etária")

3.7.5.2 Gênero feminino e faixa etária

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="população" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("gênero e faixa etária", "gênero") & grepl("MULH", dicionario$SIGLA), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
MULH0A4 População feminina de 0 a 4 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH10A14 População feminina de 10 a 14 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH15A19 População feminina de 15 a 19 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH20A24 População feminina de 20 a 24 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH25A29 População feminina de 25 a 29 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH30A34 População feminina de 30 a 34 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH35A39 População feminina de 35 a 39 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH40A44 População feminina de 40 a 44 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH45A49 População feminina de 45 a 49 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH50A54 População feminina de 50 a 54 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH55A59 População feminina de 55 a 59 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH5A9 População feminina de 5 a 9 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH60A64 População feminina de 60 a 64 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH65A69 População feminina de 65 a 69 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH70A74 População feminina de 70 a 74 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULH75A79 População feminina de 75 a 79 anos População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULHER80 População feminina com 80 anos e mais População nesta faixa etária e do sexo feminino
MULHERTOT População residente feminina População total do sexo feminino
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "População: Gênero feminino e faixa etária")

3.7.5.3 Gênero, PEA, residente, permanente, rural, urbana e renda nula

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="população" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("economicamente ativa (PEA)", "residente e faixa etária", "residente, faixa etária e gênero", "residente rural", "residente total", "residente urbana", "residente permanente", "residente permanente exceto renda nula"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
PEA PEA - 10 anos ou mais População economicamente ativa. Corresponde ao número de pessoas nessa faixa etária que, na semana de referência do Censo, encontravam-se ocupadas no mercado de trabalho ou que, encontrando-se desocupadas, tinham procurado trabalho no mês anterior à data da pesquisa.
PEA1014 PEA - 10 a 14 anos População economicamente ativa. Corresponde ao número de pessoas nessa faixa etária que, na semana de referência do Censo, encontravam-se ocupadas no mercado de trabalho ou que, encontrando-se desocupadas, tinham procurado trabalho no mês anterior à data da pesquisa.
PEA1517 PEA - 15 a 17 anos População economicamente ativa. Corresponde ao número de pessoas nessa faixa etária que, na semana de referência do Censo, encontravam-se ocupadas no mercado de trabalho ou que, encontrando-se desocupadas, tinham procurado trabalho no mês anterior à data da pesquisa.
PEA18M PEA - 18 anos ou mais População economicamente ativa. Corresponde ao número de pessoas nessa faixa etária que, na semana de referência do Censo, encontravam-se ocupadas no mercado de trabalho ou que, encontrando-se desocupadas, tinham procurado trabalho no mês anterior à data da pesquisa.
PESO1 População de até 1 ano População residente nessa faixa etária
PESO1114 População de 11 a 14 anos População residente nessa faixa etária
PESO1113 População de 11 a 13 anos População residente nessa faixa etária
PESO1214 População de 12 a 14 anos População residente nessa faixa etária
PESO13 População de 1 a 3 anos População residente nessa faixa etária
PESO15 População de 15 anos ou mais População residente nessa faixa etária
PESO1517 População de 15 a 17 anos População residente nessa faixa etária
PESO1524 População de 15 a 24 anos População residente nessa faixa etária
PESO1618 População de 16 a 18 anos População residente nessa faixa etária
PESO18 População de 18 anos ou mais População residente nessa faixa etária
PESO1820 População de 18 a 20 anos População residente nessa faixa etária
PESO1824 População de 18 a 24 anos População residente nessa faixa etária
PESO1921 População de 19 a 21 anos População residente nessa faixa etária
PESO25 População de 25 anos ou mais População residente nessa faixa etária
PESO4 População de 4 anos População residente nessa faixa etária
PESO5 População de 5 anos População residente nessa faixa etária
PESO6 População de 6 anos População residente nessa faixa etária
PESO610 População de 6 a 10 anos População residente nessa faixa etária
PESO617 População de 6 a 17 anos População residente nessa faixa etária
PESO65 População de 65 anos ou mais População residente nessa faixa etária
PESOM1014 Mulheres de 10 a 14 anos População residente nessa faixa etária e do sexo feminino
PESOM1517 Mulheres de 15 a 17 anos População residente nessa faixa etária e do sexo feminino
PESOM15M Mulheres de 15 anos ou mais População residente nessa faixa etária e do sexo feminino
PESOM25M Mulheres de 25 anos ou mais População residente nessa faixa etária e do sexo feminino
PESORUR População rural População residente na área rural
PESOTOT População total População residente total
PESOURB População urbana População residente na área urbana
PIA População de 10 anos ou mais População residente nessa faixa etária
PIA1014 População de 10 a 14 anos População residente nessa faixa etária
PIA1517 População de 15 a 17 anos População residente nessa faixa etária
PIA18M População de 18 anos ou mais População residente nessa faixa etária
POP População total em domicílios particulares permanentes População residente em domicílios particulares permanentes. Exclui os residentes em domicílios coletivos, como pensões, hotéis, prisões, quartéis, hospitais.
POPT População total em domicílios particulares permanentes, exceto com renda nula Refere-se à população residente em domicílios particulares permanentes, excetuando-se aqueles com renda nula. População de referência do Índice de Theil-L.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "População: PEA, residente, permanente, rural, urbana e renda nula")

Variáveis selecionadas: PESORUR, PESOURB

3.7.6 Trabalho

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="trabalho" & dicionario$SUBCATEGORIA %in% c("atividade e desocupação"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
T_ATIV Taxa de atividade - 10 anos ou mais Razão entre as pessoas de 10 anos ou mais de idade que eram economicamente ativas, ou seja, que estavam ocupadas ou desocupadas na semana de referência do Censo e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Considera-se desocupada a pessoa que, não estando ocupada na semana de referência, havia procurado trabalho no mês anterior a essa pesquisa.
T_ATIV1014 Taxa de atividade - 10 a 14 anos Razão entre as pessoas de 10 a 14 anos de idade que eram economicamente ativas, ou seja, que estavam ocupadas ou desocupadas na semana de referência do Censo e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Considera-se desocupada a pessoa que, não estando ocupada na semana de referência, havia procurado trabalho no mês anterior a essa pesquisa.
T_ATIV1517 Taxa de atividade - 15 a 17 anos Razão entre as pessoas de 15 a 17 anos de idade que eram economicamente ativas, ou seja, que estavam ocupadas ou desocupadas na semana de referência do Censo e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Considera-se desocupada a pessoa que, não estando ocupada na semana de referência, havia procurado trabalho no mês anterior a essa pesquisa.
T_ATIV1824 Taxa de atividade - 18 a 24 anos Razão entre as pessoas de 18 a 24 anos de idade que eram economicamente ativas, ou seja, que estavam ocupadas ou desocupadas na semana de referência do Censo e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Considera-se desocupada a pessoa que, não estando ocupada na semana de referência, havia procurado trabalho no mês anterior a essa pesquisa.
T_ATIV18M Taxa de atividade - 18 anos ou mais Razão entre as pessoas de 18 anos ou mais de idade que eram economicamente ativas, ou seja, que estavam ocupadas ou desocupadas na semana de referência do Censo e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Considera-se desocupada a pessoa que, não estando ocupada na semana de referência, havia procurado trabalho no mês anterior a essa pesquisa.
T_ATIV2529 Taxa de atividade - 25 a 29 anos Razão entre as pessoas de 25 a 29 anos de idade que eram economicamente ativas, ou seja, que estavam ocupadas ou desocupadas na semana de referência do Censo e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. Considera-se desocupada a pessoa que, não estando ocupada na semana de referência, havia procurado trabalho no mês anterior a essa pesquisa.
T_DES Taxa de desocupação - 10 anos ou mais Percentual da população economicamente ativa (PEA) nessa faixa etária que estava desocupada, ou seja, que não estava ocupada na semana anterior à data do Censo mas havia procurado trabalho ao longo do mês anterior à data dessa pesquisa.
T_DES1014 Taxa de desocupação - 10 a 14 anos Percentual da população economicamente ativa (PEA) nessa faixa etária que estava desocupada, ou seja, que não estava ocupada na semana anterior à data do Censo mas havia procurado trabalho ao longo do mês anterior à data dessa pesquisa.
T_DES1517 Taxa de desocupação - 15 a 17 anos Percentual da população economicamente ativa (PEA) nessa faixa etária que estava desocupada, ou seja, que não estava ocupada na semana anterior à data do Censo mas havia procurado trabalho ao longo do mês anterior à data dessa pesquisa.
T_DES1824 Taxa de desocupação - 18 a 24 anos Percentual da população economicamente ativa (PEA) nessa faixa etária que estava desocupada, ou seja, que não estava ocupada na semana anterior à data do Censo mas havia procurado trabalho ao longo do mês anterior à data dessa pesquisa.
T_DES18M Taxa de desocupação - 18 anos ou mais Percentual da população economicamente ativa (PEA) nessa faixa etária que estava desocupada, ou seja, que não estava ocupada na semana anterior à data do Censo mas havia procurado trabalho ao longo do mês anterior à data dessa pesquisa.
T_DES2529 Taxa de desocupação - 25 a 29 anos Percentual da população economicamente ativa (PEA) nessa faixa etária que estava desocupada, ou seja, que não estava ocupada na semana anterior à data do Censo mas havia procurado trabalho ao longo do mês anterior à data dessa pesquisa.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Trabalho")

Variáveis selecionadas: T_ATIV, T_ATIV1014, T_ATIV1517, T_DES, T_DES1014, T_DES1517

3.7.7 Vulnerabilidade

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$CATEGORIA=="vulnerabilidade", c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
T_CRIFUNDIN_TODOS % de crianças em domicílios em que ninguém tem fundamental completo Razão entre o número de crianças de até 14 anos que vivem em domicílios em que nenhum dos moradores tem o ensino fundamental completo e a população total nesta faixa etária residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes.
T_FORA4A5 % de crianças de 4 a 5 anos fora da escola Razão entre o número de crianças de 4 a 5 anos que não frequenta a escola e o total de crianças nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FORA6A14 % de crianças de 6 a 14 fora da escola Razão entre as crianças de 6 a 14 anos que não frequenta a escola e o total de crianças nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUNDIN_TODOS % de pessoas em domicílios em que ninguém tem fundamental completo Razão entre as pessoas que vivem em domicílios em que nenhum dos moradores tem o ensino fundamental completo e a população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100.
T_FUNDIN_TODOS_MMEIO % de pessoas em domicílios vulneráveis à pobreza e em que ninguém tem fundamental completo. Percentual de pessoas que vivem em domicílios vulneráveis à pobreza (com renda per capita inferior a 1/2 salário mínimo de agosto de 2010) e em que ninguém tem o ensino fundamental completo. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes.
T_FUNDIN18MINF % de pessoas de 18 anos ou mais sem fundamental completo e em ocupação informal Razão entre as pessoas de 18 anos ou mais sem fundamental completo e em ocupação informal e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100. Ocupação informal implica que trabalham mas não são: empregados com carteira de trabalho assinada, militares do exército, da marinha, da aeronáutica, da polícia militar ou do corpo de bombeiros, empregados pelo regime jurídico dos funcionários públicos ou empregadores e trabalhadores por conta própria com contribuição a instituto de previdência oficial.
T_M10A14CF % de mulheres de 10 a 14 anos que tiveram filhos Razão entre as mulheres de 10 a 14 anos de idade que tiveram filhos e o total de mulheres nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_M15A17CF % de mulheres de 15 a 17 anos que tiveram filhos Razão entre as mulheres de 15 a 17 anos de idade que tiveram filhos e o total de mulheres nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_MULCHEFEFIF014 % de mães chefes de família sem fundamental completo e com filhos menores de 15 anos Razão entre o número de mulheres que são responsáveis pelo domicílio, não têm o ensino fundamental completo e têm pelo menos 1 filho de idade inferior a 15 anos morando no domicílio e o número total de mulheres chefes de família multiplicado por 100. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes.
T_NESTUDA_NTRAB_MMEIO % de pessoas de 15 a 24 anos que não estudam nem trabalham e são vulneráveis à pobreza. Razão entre as pessoas de 15 a 24 anos que não estudam nem trabalham e são vulneráveis à pobreza e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100. Define-se como vulneráveis à pobreza as pessoas que moram em domicílios com renda per capita inferior a 1/2 salário mínimo de agosto de 2010. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes.
T_OCUPDESLOC_1 % de pessoas vulneráveis à pobreza e que gastam mais de uma hora até o trabalho Razão entre as pessoas que vivem em domicílios vulneráveis à pobreza (com renda per capita inferior a 1/2 salário mínimo de agosto de 2010) e que gastam mais de uma hora em deslocamento até o local de trabalho e e o total de pessoas ocupadas multiplicado por 100. São considerados apenas os domicílios particulares permanentes e as pessoas com 18 anos de idade ou mais.
T_RMAXIDOSO % de pessoas em domicílios vulneráveis à pobreza e dependentes de idosos Razão entre as pessoas que vivem em domicílios vulneráveis à pobreza (com renda per capita inferior a 1/2 salário mínimo de agosto de 2010) e nos quais a principal fonte de renda provém de moradores com 65 anos ou mais de idade e população total residente em domicílios particulares permanentes multiplicado por 100.
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "Vulnerabilidade")

Variaveis selecionadas: T_CRIFUNDIN_TODOS, T_FORA4A5, T_FORA6A14, T_M10A14CF, T_M15A17CF, T_MULCHEFEFIF014, T_NESTUDA_NTRAB_MMEIO, T_OCUPDESLOC_1, T_RMAXIDOSO

3.7.8 IDHM

knitr::kable(vars <- dicionario[dicionario$SIGLA %in% c("IDHM", "IDHM_E", "IDHM_L", "IDHM_R",
                                                        "I_ESCOLARIDADE", "T_FUND18M", "I_FREQ_PROP", "T_FREQ5A6", "T_FUND11A13", "T_FUND15A17", "T_MED18A20",
                                                        "ESPVIDA",
                                                        "RDPC"), c(2,3,5)], row.names = FALSE)
SIGLA NOME.CURTO DEFINICAO
ESPVIDA Esperança de vida ao nascer Número médio de anos que as pessoas deverão viver a partir do nascimento, se permanecerem constantes ao longo da vida o nível e o padrão de mortalidade por idade prevalecentes no ano do Censo.
T_FREQ5A6 % de 5 a 6 anos na escola Razão entre a população de 5 a 6 anos de idade que estava frequentando a escola, em qualquer nível ou série e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND11A13 % de 11 a 13 anos nos anos finais do fundamental ou com fundamental completo Razão entre a população de 11 a 13 anos de idade que frequenta os quatro anos finais do fundamental (do 6º ao 9º ano desse nível de ensino) ou que já concluiu o fundamental e a população total nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND15A17 % de 15 a 17 anos com fundamental completo Razão entre a população de 15 a 17 anos de idade que concluiu o ensino fundamental, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_FUND18M % de 18 anos ou mais com fundamental completo Razão entre a população de 18 anos ou mais de idade que concluiu o ensino fundamental, em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100.
T_MED18A20 % de 18 a 20 anos com médio completo Razão entre a população de 18 a 20 anos de idade que já concluiu o ensino médio em quaisquer de suas modalidades (regular seriado, não seriado, EJA ou supletivo) e o total de pessoas nesta faixa etária multiplicado por 100. As pessoas de 18 a 20 anos frequentando a 4ª série do ensino médio foram consideradas como já tendo concluído esse nível de ensino.
RDPC Renda per capita Razão entre o somatório da renda de todos os indivíduos residentes em domicílios particulares permanentes e o número total desses indivíduos. Valores em reais de 01/agosto de 2010.
I_ESCOLARIDADE Subíndice de escolaridade - IDHM Educação Subíndice selecionado para compor o IDHMEducação, representando o nível de escolaridade da população adulta. É obtido pelo indicador % de jovens e adultos com 18 anos ou mais com o fundamental completo.
I_FREQ_PROP Subíndice de frequência escolar - IDHM Educação Subíndice selecionado para compor o IDHMEducação, representando a frequência de crianças e jovens à escola em séries adequadas à sua idade. É obtido através da média aritmética simples de 4 indicadores: % de crianças de 5 a 6 anos na escola, % de crianças de 11 a 13 anos no 2º ciclo do fundamental, % de jovens de 15 a 17 anos com o fundamental completo e % de jovens de 18 a 20 anos com o médio completo.
IDHM IDHM Índice de Desenvolvimento Humano Municipal. Média geométrica dos índices das dimensões Renda, Educação e Longevidade, com pesos iguais.
IDHM_E IDHM Educação Índice sintético da dimensão Educação que é um dos 3 componentes do IDHM. É obtido através da média geométrica do subíndice de frequência de crianças e jovens à escola, com peso de 2/3, e do subíndice de escolaridade da população adulta, com peso de 1/3.
IDHM_L IDHM Longevidade Índice da dimensão Longevidade que é um dos 3 componentes do IDHM. É obtido a partir do indicador Esperança de vida ao nascer, através da fórmula: [(valor observado do indicador) - (valor mínimo)] / [(valor máximo) - (valor mínimo)], onde os valores mínimo e máximo são 25 e 85 anos, respectivamente.
IDHM_R IDHM Renda Índice da dimensão Renda que é um dos 3 componentes do IDHM. É obtido a partir do indicador Renda per capita, através da fórmula: [ln (valor observado do indicador) - ln (valor mínimo)] / [ln (valor máximo) - ln (valor mínimo)], onde os valores mínimo e máximo são R$ 8,00 e R$ 4.033,00 (a preços de agosto de 2010).
select(municipal2010, vars$SIGLA) %>%
    ggp(title = "IDHM")

[1] "Fri Jul 27 22:06:36 2018"
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